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评分卡模型,互金时代的智能风控
日期:2016-03-30 16:13:13.0  来源:世界经理人 作者:张生
【ICXO.com编者按】无风控,不网贷。自2007年被引入中国,网贷行业在国内已经进入第九个年头。来自网贷之家数据显示,截至2015年底,全国正常运营的网贷平台达2595家,较上一年增长近千家。与此同时,全年的问题平台也多达896家,占比近1/3,跑路、坏账等风险事件屡见不鲜。而未能切实有效的施行风险控制是网贷平台频频折戟的重要原因。

世界经理人情报-bi.icxo.com讯,

  无风控,不网贷。自2007年被引入中国,网贷行业在国内已经进入第九个年头。来自网贷之家数据显示,截至2015年底,全国正常运营的网贷平台达2595家,较上一年增长近千家。与此同时,全年的问题平台也多达896家,占比近1/3,跑路、坏账等风险事件屡见不鲜。而未能切实有效的施行风险控制是网贷平台频频折戟的重要原因。互联网金融的本质,仍然是金融,风险控制则是网贷行业的生命线,一个平台的风控能力将决定其能够生存多久,能够走多远。

  风控乏术

  事实上,尽管风控的重要性正成为业内共识,但与此相对比的则是网贷平台的风控乏术。一般而言,网贷行业的风控分为贷前、贷中、贷后三个阶段。但目前,大多数平台的风控,主要集中在贷前和贷后两个阶段。

  所谓贷前风控,主要是信用审核。通过对借款人的收入、负债、资产情况进行,分析其还款意愿及能力。为了确保审核获取信息的准确,平台不得不建设专门的线下风控团队实地走访,确认借款人的实际状态,这一过程,需要耗费大量的人力和财力成本。

  值得注意的是,这种线下的信用审核,对于借款人是否有能力、有意愿偿还贷款的主要判断,来自于相关审核人员的主观判断,且耗时颇长,完全有悖于互联网金融便捷高效的内核。且这种依赖人工的贷前信用审核还会催生网贷平台内部的腐败。红岭创投刚刚爆出的亿元坏账中,就有一部分是由平台内部风控人员与借款人勾结,造成借款无法追回而引发的。

  而贷后的风险控制,则主要是通过引入担保增信。为了最大程度的降低风险,也为了打消投资者的顾虑,网贷平台通常都会引入第三方担保机构,对借款项目进行全额本息担保。一旦爆发极端事件,担保机构会先行对投资人进行本息偿付。然而,这与监管层一直提倡的“去担保化”相悖,随着相关法律法规的落地,“刚兑”现行必然被打破。

  引入第三方担保也并非万无一失。2015年“河北融投担保案”的前车之鉴还历历在目。作为曾经国内第二大、河北省内最大的担保公司,河北融投在2015年崩盘,众多银行、民间借贷、网贷平台平台都受到不同层次的波及。

  智能风控,正在实现的未来

  大数据风控和人工智能时代的来临,为风控带来了新的想象力。基于传统金融与大数据技术完美结合的智能风控,为行业提供了一种崭新的思路。

  以钱来网为例,作为国内首家信息全透明的网络借贷平台,钱来网在全裸晒数据的同时,更结合多年来在行业积累的经验,采用科技手段,并经过多轮的实践验证,率先在行业内独创大数据风控模型即“白匣子”评分卡模型。“白匣子”评分卡模型的核心是信用等级,借款人在钱来网上申请借款,根据其提交的资料,“白匣子”评分卡模型会自动识别其可能产生的信贷风险,并对其进行信用评级,将借款人分为AAA到BB等不同等级层次。其中,AAA级为最优质的借款人,等级越高,客户的融资成本就越低。

  “白匣子”评分卡模型解决了网贷风控的四大“痛点”:首先,改变了传统风控过于依赖人工的问题,这种更智能化的风控模型,能够最大化的解放了人力,降低了平台成本;其次,这种风控系统能够提供更为标准化的诊断,有效地规避了信审过程中可能出现的道德风险;第三,则是最大限度的提高放款效率,基于大数据的风险识别和诊断,平台能够在很短的时间内完成审核、放款等一系列流程。除此之外,“白匣子”评分卡模型,也能够让投资者更清晰的了解项目风险,并能够根据自身的实际情况及风险偏好,选择更适合自己的投资方案。

  事实上,鉴于风控对于网贷平台的重要性,已经有越来越多的网贷平台开始探索新的方式和手段,通过引入第三方征信机构等方式,提升放款的效率,降低风险,钱来网将风险管理技术和大数据挖掘技术相结合,创新性打造的白匣子风控模型,同样是网贷行业在大数据时代的新尝试。

  在今年的中国互联网金融协会首次培训活动中,央行金融研究所所长姚余栋表示,“十三五”期间,网贷规模或将接近八万亿,在这一波洗牌中,能巩固领跑者地位的平台,尚未分明,可以确定的是,谁做好了风控,谁才能笑到最后。我们期待,在不断的尝试和探索中,网贷行业的风控,能够实现新的突破。

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